Python生成器的使用方法

举一个例子，编写一个函数计算一串数字里所有偶数的个数，其实是很简单的问题，但是有些人是用生成器这么写的：

1. In[66]:def f1(x):

2. ....:return sum(c in'02468'for c in str(x))

3. ....:

4. In[68]: x = int('1234567890'*50)

5. In[69]:%timeit f1(x)

6. 10000 loops, best of 5:52.2µs per loop

生成器这么用其实是速度最慢的一种做法，花费了52微秒。我们来看看如果我改成列表解析式会怎么样：

1. In[67]:def f2(x):

2. ....:return sum([c in'02468'for c in str(x)])

3. In[68]: x = int('1234567890'*50)

1. In[70]:%timeit f2(x)

2. 10000 loops, best of 5:40.5µs per loop

你看，这个 加速非常地明显，仅花费了40.5微秒 。

而且还能进一步改进, 如果我们改变之前定义的f2，让它在列表解析式后判断数字是否为偶数，是偶数才会成为最终生成的列表中的一员，这样有另一个加速:

1. In[71]:def f3(x):

2. ....:return sum([Truefor c in str(x)if c in'02468'])

3. ....:

4. In[72]:%timeit f3(x)

5. 10000 loops, best of 5:34.9µs per loop

34.9微秒，Perfect! 不仅如此，还能继续加速！sum对于整数有一个快速路径，但是这个快速路径只激活类型为int. bool不行，因此我们把True改成1，能更再加一次速！

1. In[73]:def f4(x):

2. ....:return sum([1for c in str(x)if c in'02468'])

3. ....:

4. In[74]:%timeit f4(x)

5. 10000 loops, best of 5:33.3µs per loop

又快了，33.3微秒！怎么样，小伙伴们学到了吗